直播君阿布
直播君阿布

Pawn回归基地，EDG小将Scout挑大梁碾压电棍

本文由游戏直播那点事（微信：youxizhibo123|官网：www.youxizhibo123.com）原创,转载请注明

最感动的一句话并不是我会拿冠军，而是Pwan将军的‘我会回来’”.在英雄联盟职业选手Pawn因伤离开赛场的时候，粉丝们依依不舍,如是说。

Pawn回归基地，EDG小将Scout挑大梁碾压电棍_第1张图片

如今Pawn实现承诺了，今天凌晨某社交网站Pwan深情告白粉丝：I'm back.

Pawn回归基地，EDG小将Scout挑大梁碾压电棍_第2张图片

粉丝们看后，激动不已。今天的LPL赛场上可以看到Pawn的出场吗？

但是一想到他的腰伤，又是心疼不已。

然而最后，上帝做了最好的安排：Pwan坐镇后方，小将Scout挑大梁2：0击败了Saint.尤其是在厂长被特意针对的情况下，Scout以8杀0死的完美战绩把握住了局势。

连最近复出大火的电棍也拿Scout丝毫没有办法，最后Scout拿到了全场的MVP.真的很开心如此安排。

在EDG老将上单Korol和Pawn因伤休息的时候，小将们能有如此的表现。加油Pawn, 加油EDG!

原文链接：http://www.youxizhibo123.com/pawn-edg_1026.html

原文标题：Pawn回归基地，EDG小将Scout挑大梁碾压电棍

你可能感兴趣的:(Pawn回归基地，EDG小将Scout挑大梁碾压电棍)

  • Python自动化测试基础知识 心 一 Python自动化测试python开发语言
    Python自动化测试基础知识一、自动化测试基础概念1.什么是自动化测试使用脚本和工具代替人工执行测试用例的过程通过编写代码来模拟用户操作，验证系统功能核心目标是提高测试效率，减少重复劳动2.自动化测试的优势高效率：可快速执行大量测试用例可重复：相同测试可反复执行，结果一致准确性：避免人为错误覆盖率：可执行难以手动测试的复杂场景持续集成：易于与CI/CD流程集成3.自动化测试的适用场景回归测试性能
  • AlphaEvolve：谷歌的算法进化引擎 | 从数学证明到芯片设计的AI自主发现新纪元 大千AI助手 人工智能Python#OTHER算法人工智能深度学习AlphaEvolvegooglegemini
    AlphaEvolve：谷歌的算法进化引擎|从数学证明到芯片设计的AI自主发现新纪元——结合大语言模型与进化计算，重塑科学发现与工程优化的通用智能体本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！⚙️一、核心定义与技术架构AlphaEvolve是由谷歌DeepMind开发的通用科学AI智能体，其核心
  • 【深度学习新浪潮】什么是上下文长度？ 小米玄戒Andrew 深度学习新浪潮深度学习人工智能LLM语言模型大模型模型优化上下文长度
    大型语言模型（LLM）的上下文长度是指模型在处理当前输入时能够有效利用的历史文本长度，通常以token（如单词、子词或标点）为单位衡量。例如，GPT-4支持128Ktoken的上下文，而Llama4Scout甚至达到了10Mtoken的惊人规模。这一指标直接影响模型在长文档理解、多轮对话等复杂任务中的表现。一、上下文长度的合理范围上下文长度的选择需结合具体应用场景：日常对话：通常需要8K–32Kt
  • 机器学习知识点复习 上（保研、复试、面试）百面机器学习笔记
    机器学习知识点复习上一、特征工程1.为什么需要对数值类型的特征做归一化？2.文本表示模型3.图像数据不足的处理方法二、模型评估1.常见的评估指标2.ROC曲线3.为什么在一些场景中要使用余弦相似度而不是欧氏距离？4.过拟合和欠拟合三、经典算法1.支持向量机SVM2.逻辑回归3.决策树四、降维1.主成分分析（PrinalComponentsAnalysis,PCA）降维中最经典的方法2.线性判别分析
  • DPDK探测设备并初始化 分享放大价值 DPDKdpdkprobe设备初始化mmap
    本文整理下之前的学习笔记，基于DPDK17.11版本源码分析。主要看一下DPDK探测网卡设备，并进行初始化的流程，用到了类似kernel中的总线-设备-驱动模型。本文的重点之一是DPDK如何在用户态操作网卡寄存器，这里先给个答案:想要操作网卡寄存器，需要用到网卡的基地址BAR，intel网卡一般使用BAR0就行，通过mmap此文件/sys/bus/pci/devices/'pciaddress'/
  • Python实现基于POA-CNN-LSTM-Attention鹈鹕优化算法（POA）优化卷积长短期记忆神经网络融合注意力机制进行多变量回归预测的详细项目实例 nantangyuxi Python算法神经网络python人工智能深度学习目标检测机器学习
    目录Python实她基她POA-CNN-LSTM-Attentikon鹈鹕优化算法（POA）优化卷积长短期记忆神经网络融合注意力机制进行她变量回归预测她详细项目实例...1项目背景介绍...1项目目标她意义...1提升她变量回归预测精度...2优化模型训练效率...2python复制ikmpoxtos#操作系统接口，用她环境管理和文件操作ikmpoxtqaxnikngs#警告管理模块，控制运行时警
  • Python 机器学习实战：Scikit-learn 算法宝典，从线性回归到支持向量机 清水白石008 pythonPython题库python机器学习算法
    Python机器学习实战：Scikit-learn算法宝典，从线性回归到支持向量机引言各位Python工程师，大家好！欢迎来到激动人心的机器学习世界！在这个数据驱动的时代，机器学习已经渗透到我们生活的方方面面，从智能推荐系统到自动驾驶汽车，都离不开机器学习技术的支撑。作为一名Python开发者，掌握机器学习技能，无疑将为您的职业发展注入强大的动力，让您在人工智能浪潮中占据先机。Scikit-lea
  • 动手学深度学习3.3线性回归的简洁实现-笔记&练习（PyTorch） scdifsn 深度学习线性回归笔记pytorch
    以下内容为结合李沐老师的课程和教材补充的学习笔记，以及对课后练习的一些思考，自留回顾，也供同学之人交流参考。本节课程地址：线性回归的简洁实现_哔哩哔哩_bilibili本节教材地址：3.3.线性回归的简洁实现—动手学深度学习2.0.0documentation(d2l.ai)本节开源代码：...>d2l-zh>pytorch>chapter_linear-networks>linear-regre
  • Python机器学习入门必看！从原理到实战，手把手教你线性回归模型 小张在编程 python机器学习线性回归
    引言在人工智能浪潮席卷全球的今天，机器学习（MachineLearning）早已不再是实验室的“黑科技”——打开购物APP的“猜你喜欢”、输入搜索词后的“相关推荐”、甚至天气预报中的温度预测，背后都有机器学习模型的身影。而在线性回归（LinearRegression）作为机器学习中最基础、最经典的监督学习模型，堪称机器学习的“敲门砖”。本文将从原理到实战，带你彻底掌握这一核心算法。一、机器学习的“
  • 【机器学习笔记 Ⅱ】9 模型评估 巴伦是只猫 机器学习机器学习笔记人工智能
    评估机器学习模型是确保其在实际应用中有效性和可靠性的关键步骤。以下是系统化的评估方法，涵盖分类、回归、聚类等任务的评估指标和技术：一、分类模型评估1.基础指标2.高级指标ROC-AUC：通过绘制真正例率（TPR）vs假正例率（FPR）曲线下面积评估模型整体性能。AUC=1：完美分类；AUC=0.5：随机猜测。适用于二分类及多分类（OvR或OvO策略）。混淆矩阵：可视化模型在各类别上的具体错误（如将
  • bounding box 回归
    【目标检测】基础知识：IoU、NMS、Boundingboxregression-知乎(zhihu.com)
  • 2.线性神经网络--Softmax回归 温柔济沧海 深度学习神经网络回归人工智能
    2.1从零实现Softmax回归#数据集导入importtorchimporttorchvisionfromtorchvisionimporttransformsimportmatplotlib.pyplotaspltfromtqdmimporttqdmfromtorch.utils.dataimportDataLoader#####################################
  • 【机器学习笔记 Ⅱ】4 神经网络中的推理
    推理（Inference）是神经网络在训练完成后利用学到的参数对新数据进行预测的过程。与训练阶段不同，推理阶段不计算梯度也不更新权重，仅执行前向传播。以下是其实现原理和代码示例的完整解析：1.推理的核心步骤加载训练好的模型参数（权重和偏置）。前向传播：输入数据逐层计算，得到输出。后处理：根据任务类型解析输出（如分类取概率最大值，回归直接输出）。2.代码实现（Python+NumPy）(1)定义模型
  • OpenCV 人脸分析------面部关键点检测类cv::face::FacemarkLBF 村北头的码农 OpenCVopencv人工智能计算机视觉
    操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述使用LocalBinaryFeatures(LBF)算法进行面部关键点检测（faciallandmarkdetection）。该算法通过级联回归树预测人脸的68个关键点，具有较高的精度和速度。公共成员函数staticPtrcreate(constParams&pa
  • 机器学习笔记二-回归
    回归是统计学和机器学习中的一种基本方法，用于建模变量之间的关系，特别是用一个或多个自变量（输入变量）来预测一个因变量（输出变量）的值。回归分析广泛应用于预测、趋势分析和关联研究中。根据目标和数据的性质，可以使用不同类型的回归方法。1.回归的基本概念：自变量（IndependentVariable）:也称为预测变量、解释变量，是模型中的输入变量，用于预测或解释因变量的变化。因变量（Dependent
  • [创业之路-475]：企业经营层 - 苏超的火爆与小米成功背后的商业模式共同性观察 文火冰糖的硅基工坊 创业之路重构创业业务经营
    苏超的火爆与小米成功背后的商业模式共同性在于二者均通过“群众参与+生态联动+文化赋能”构建了可持续的商业循环，具体体现在以下三个层面：一、群众参与：从“小众狂欢”到“全民共创”苏超的草根基因非职业化参赛：每支队伍职业运动员不超过3人，500余名球员来自各行各业（如公司职员、教师、大学生），年龄跨度16-40岁，彻底打破“专业壁垒”，让足球回归大众运动本质。低门槛观赛：票价亲民，第五轮场均现场观战人
  • 【一起来学AI大模型】支持向量机（SVM）：核心算法深度解析 运器123 AI大模型支持向量机机器学习人工智能ai大数据AI编程算法
    一、算法核心思想支持向量机（SVM）是一种强大的监督学习算法，核心思想是通过寻找最优超平面实现分类或回归：分类目标：找到能最大化两类数据间隔的超平面回归目标：找到包含最多数据点的ε带关键概念图解超平面：w·x+b=0/\/\+1|支持向量|-1|●●||●●||●●||_________________|最大间隔(margin)二、数学原理与优化问题1.线性可分情况目标函数：\min_{w,b}\
  • 管理大数据存储的十大技巧 weixin_34238633 大数据数据库运维
    在1990年，每一台应用服务器都倾向拥有直连式系统(DAS)。SAN的构建则是为了更大的规模和更高的效率提供共享的池存储。Hadoop已经逆转了这一趋势回归DAS。每一个Hadoop集群都拥有自身的——虽然是横向扩展型——直连式存储，这有助于Hadoop管理数据本地化，但也放弃了共享存储的规模和效率。如果你拥有多个实例或Hadoop发行版，那么你就将得到多个横向扩展的存储集群。而我们所遇到的最大挑
  • 最小二乘法(OLS)python 实践
    参考链接：1，基本原理：https://zhuanlan.zhihu.com/p/1492809412，python实现：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22692029实现结果线性回归：#--coding:utf-8--#简单线性回归demoimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportstatsmodels.apia
  • 【Statsmodels和SciPy介绍与常用方法】 机器学习司猫白 scipystatsmodels统计
    Statsmodels库介绍与常用方法Statsmodels是一个强大的Python库，专注于统计建模和数据分析，广泛应用于经济学、金融、生物统计等领域。它提供了丰富的统计模型、假设检验和数据探索工具，适合进行回归分析、时间序列分析等任务。本文将介绍Statsmodels的核心功能，并通过代码示例展示其常用方法。Statsmodels简介Statsmodels建立在NumPy和SciPy的基础上，
  • 使用AutoKeras2.0的AutoModel进行结构化数据回归预测
    1、FirstofAll:ReadTheFuckingSourceCodeimportautokerasasakimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportmean_squared_error#生成数据集np.random.seed(42)x=np.random.r
  • 医咖会免费STATA教程学习笔记——单因素方差分析 Unacandoit stata单因素方差分析
    单因素方差分析和单因素回归分析相同1.单因素方差分析需要满足的假设：（1）因变量为连续变量（2）至少有一个分类变量（大于等于2类）（3）观测值相互独立（4）没有异常值（5）服从正态分布（6）方差齐性2.准备工作（1）导入数据集：webusesystolic,clear（2）检验是否存在异常值：方法一：图形——箱线图——在变量中选择systolic——确定方法二：grahboxsystolic,ov
  • 1.线性神经网络--线性回归 温柔济沧海 深度学习神经网络线性回归python
    1.1从零实现线性回归importrandomimporttorch#fromd2limporttorchasd2limportmatplotlib.pyplotaspltdeftrain_data_make(batch_size,X,y):num_examples=len(X)idx=list(range(num_examples))#生成0-999random.shuffle(idx)#样本需
  • Logistic回归预测模型2：R语言实现模型的内部和外部验证
    前面我们讲了logistic回归预测模型的建立，今天介绍的是模型的验证，可以在训练集和验证集中通过ROC曲线、校准曲线和决策曲线分别进行验证。1、原始数据原始数据分为训练集和验证集，其中训练集用于模型的构建和内部验证，验证集用于外部验证。两个数据集都包含5列，且列名相同。组别Group为因变量，1代表阳性结局，0代表阴性结局。自变量1和4为连续性变量，自变量2和3为二分类变量。2、安装所需要的R包
  • 【机器学习笔记 Ⅱ】11 决策树模型 巴伦是只猫 机器学习机器学习笔记决策树
    决策树模型（DecisionTree）详解决策树是一种树形结构的监督学习模型，通过一系列规则对数据进行分类或回归。其核心思想是模仿人类决策过程，通过不断提问（基于特征划分）逐步逼近答案。1.核心概念节点类型：根节点：起始问题（最佳特征划分点）。内部节点：中间决策步骤（特征判断）。叶节点：最终预测结果（类别或数值）。分支：对应特征的取值或条件判断（如“年龄≥30？”）。2.构建决策树的关键步骤(1)
  • 【机器学习笔记 Ⅱ】10 完整周期
    机器学习的完整生命周期（End-to-EndPipeline）机器学习的完整周期涵盖从问题定义到模型部署的全过程，以下是系统化的步骤分解和关键要点：1.问题定义（ProblemDefinition）目标：明确业务需求与机器学习任务的匹配性。关键问题：这是分类、回归、聚类还是强化学习问题？成功的标准是什么？（如准确率>90%、降低10%成本）输出：项目目标文档（含评估指标）。2.数据收集（DataC
  • 【机器学习笔记Ⅰ】13 正则化代价函数
    正则化代价函数（RegularizedCostFunction）详解正则化代价函数是机器学习中用于防止模型过拟合的核心技术，通过在原始代价函数中添加惩罚项，约束模型参数的大小，从而提高泛化能力。以下是系统化的解析：1.为什么需要正则化？过拟合问题：当模型过于复杂（如高阶多项式回归、深度神经网络）时，可能完美拟合训练数据但泛化性能差。解决方案：在代价函数中增加对参数的惩罚，抑制不重要的特征权重。2.
  • 【机器学习笔记Ⅰ】6 多类特征 巴伦是只猫 机器学习机器学习笔记人工智能
    多类特征（Multi-classFeatures）详解多类特征是指一个特征（变量）可以取多个离散的类别值，且这些类别之间没有内在的顺序关系。这类特征是机器学习中常见的数据类型，尤其在分类和回归问题中需要特殊处理。1.核心概念(1)什么是多类特征？定义：特征是离散的、有限的类别，且类别之间无大小或顺序关系。示例：颜色：红、绿、蓝（无顺序）。城市：北京、上海、广州（无数学意义的大小关系）。动物类别：猫
  • 荷兰赌悖论：概率哲学中的理性陷阱与信念度之谜 大千AI助手 人工智能Python#OTHER人工智能数据挖掘机器学习算法概率论荷兰赌悖论悖论
    本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！1.概念起源与核心定义荷兰赌（DutchBook）源于赌博策略中的一种风险设计：若参与者的信念度（主观概率）不满足概率公理，则存在一组赌注组合，无论事件结果如何，参与者必然亏损。该理论由弗兰克·拉姆齐（FrankRamsey）和布鲁诺·德·菲内蒂（Br
  • 马尔可夫链：随机过程的记忆法则与演化密码 大千AI助手 人工智能Python#OTHERpython人工智能马尔科夫链MC算法随机过程
    本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！一、核心定义：无记忆的随机演化马尔可夫链（MarkovChain）是一种具有马尔可夫性质的离散随机过程，其核心特征是：未来状态仅取决于当前状态，与历史路径无关数学表述：[P(Xt+1=xt+1∣Xt=xt,Xt−1=xt−1,…,X0=x0)=P(Xt
  • apache 安装linux windows 墙头上一根草 apacheinuxwindows
    linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装，另外一种就是通过yum 安装，此中安装方式，需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式     通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre  1，安装 apr        下载地址：htt
  • fill_parent、wrap_content和match_parent的区别 Cb123456 match_parentfill_parent
    fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:   1）fill_parent   设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展，以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。 2） wrap_conte
  • 网页自适应设计 天子之骄 htmlcss响应式设计页面自适应
    网页自适应设计        网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起，更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小，需要设计几套css样式，用js脚本判断窗口大小，选择加载。结构臃肿，加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习，有所心得，故分享于此，加强交流，共同进步。同时希望对大家有所
  • [sql server] 分组取最大最小常用sql 一炮送你回车库 SQL Server
    --分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
  • ImageIO写图片输出到硬盘 3213213333332132 javaimage
    package awt; import java.awt.Color; import java.awt.Font; import java.awt.Graphics; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.File; import java.io.IOException; import javax.imagei
  • 自己的String动态数组 宝剑锋梅花香 java动态数组数组
    数组还是好说，学过一两门编程语言的就知道，需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来，比如声明一个字符串类型的数组：String str[]=new String[10];    但是问题就来了，每次都是大小确定的数组，我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢？  动态数组就这样应运而生，龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组，并非用的ArrayList 看看字符
  • pinyin4j工具类 darkranger .net
    pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号：大中小 引入pinyin4j-2.5.0.jar包: pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包，主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音，功能强悍，下面看看如何使用pinyin4j。 本人以前用AscII编码提取工具，效果不理想，现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美，
  • StarUML学习笔记----基本概念 aijuans UML建模
    介绍StarUML的基本概念，这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。         模型、视与图（Model, View and Diagram）        &
  • Activiti最终总结 avords Activiti id 工作流
    1、流程定义ID：ProcessDefinitionId，当定义一个流程就会产生。 2、流程实例ID：ProcessInstanceId，当开始一个具体的流程时就会产生，也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。 3、TaskId，每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。 4、TaskDefinitionKey和（ActivityImpl activityId
  • 从省市区多重级联想到的，react和jquery的差别 bee1314 jqueryUIreact
    在我们的前端项目里经常会用到级联的select，比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省，点击省加载市，点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。   针对这种场景，如果我们使用jquery来实现，要考虑很多的问题，数据部分，以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区，这时候我切换省，要把市重新初始化数据，然后区域的部分要从页面
  • Eclipse快捷键大全 bijian1013 javaeclipse快捷键
    Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
  • js 笔记 函数 征客丶 JavaScript
    一、函数的使用 1.1、定义函数变量 var vName = funcation(params){ } 1.2、函数的调用 函数变量的调用：      vName(params); 函数定义时自发调用：(function(params){})(params); 1.3、函数中变量赋值 var a = 'a'; var ff
  • 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二 bit1129 scala
    1. Some操作   在下面的代码中，使用了Some操作：if (self.partitioner == Some(partitioner))，那么Some(partitioner)表示什么含义？首先partitioner是方法combineByKey传入的变量， Some的文档说明：   /** Class `Some[A]` represents existin
  • java 匿名内部类 BlueSkator java匿名内部类
    组合优先于继承 Java的匿名类，就是提供了一个快捷方便的手段，令继承关系可以方便地变成组合关系 继承只有一个时候才能用，当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。   在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。 内部类不是很好理解，但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成，而内部类相
  • 盗版win装在MAC有害发热，苹果的东西不值得买，win应该不用 ljy325 游戏applewindowsXPOS
    Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688   Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:   1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序！貌似显卡跑游戏发热一样，按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!   2.反观安装了Mac os的展示机，发热量很小，运行了1天温度也没有那么高 &nbs
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder bylijinnan java设计模式
    声明： 本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ /** * 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离，使得同样的构建过程可以创建不同的表示（GoF） * 个人理解： * 构建一个复杂的对象，对于创建者（Builder）来说，一是要有数据来源(rawData)，二是要返回构
  • JIRA与SVN插件安装 chenyu19891124 SVNjira
    JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上，这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。 1.下载svn与jira插件安装包，解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1) 2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
  • 常用数学思想方法 comsci 工作
      对于搞工程和技术的朋友来讲，在工作中常常遇到一些实际问题，而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题，那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具，而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法，仅供学习和参考   函数思想 　　把某一数学问题用函数表示出来，并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
  • pl/sql集合类型 daizj oracle集合typepl/sql
    --集合类型 /*   单行单列的数据，使用标量变量   单行多列数据，使用记录   单列多行数据，使用集合（。。。）   *集合：类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表（pl/sql table）、嵌套表（Nested Table）、变长数组（VARRAY）等 */ /*     --集合方法 &n
  • [Ofbiz]ofbiz初用 dinguangx 电商ofbiz
    从github下载最新的ofbiz（截止2015-7-13），从源码进行ofbiz的试用 1. 加载测试库 ofbiz内置derby，通过下面的命令初始化测试库 ./ant load-demo (与load-seed有一些区别)   2. 启动内置tomcat ./ant start 或 ./startofbiz.sh 或 java -jar ofbiz.jar &
  • 结构体中最后一个元素是长度为0的数组 dcj3sjt126com cgcc
    在Linux源代码中，有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组，如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体： struct pppoe_tag {     __u16 tag_type;     __u16 tag_len;   &n
  • Linux cp 实现强行覆盖 dcj3sjt126com linux
    发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest，即使加了-f也是不能强行覆盖的，这时怎么回事的呢？一两个文件还好说，就输几个yes吧，但是要是n多文件怎么办，那还不输死人呢？下面提供三种解决办法。 方法一 我们输入alias命令，看看系统给cp起了一个什么别名。 [root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
  • Memcached(一)、HelloWorld frank1234 memcached
    一、简介 高性能的架构离不开缓存，分布式缓存中的佼佼者当属memcached，它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中，而获取的时候也到相同的服务器中获取，由于不需要做集群同步，也就省去了集群间同步的开销和延迟，所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用，具有更强的横向伸缩能力。 二、客户端 选择一个memcached客户端，我这里用的是memc
  • Search in Rotated Sorted Array II hcx2013 search
    Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed? Would this affect the run-time complexity? How and why? Write a function to determine if a given ta
  • Spring4新特性——更好的Java泛型操作API jinnianshilongnian spring4generic type
    Spring4新特性——泛型限定式依赖注入 Spring4新特性——核心容器的其他改进 Spring4新特性——Web开发的增强 Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC  Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL Spring4新特性——更好的Java泛型操作API  Spring4新
  • CentOS安装JDK liuxingguome centos
    1、行卸载原来的： [root@localhost opt]# rpm -qa | grep java tzdata-java-2014g-1.el6.noarch java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64 java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64 [root@localhost
  • 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素 OpenMind 二维数组算法二分搜索
    1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。 用数学语言描述如下：p满足 (1),对任意的x1，x2，y，如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y); (2),对任意的x，y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2); 2,问题： 给定满足1的数组p和一个整数k，求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k? 3,算法分析： (
  • java 随机数 Math与Random SaraWon javaMathRandom
    今天需要在程序中产生随机数，知道有两种方法可以使用，但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚，看到一篇文章是关于的，觉得写的还挺不错的，原文地址是 http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers 产生1到10之间的随机数的两种实现方式： //Math Math.roun
  • oracle创建表空间 tugn oracle
    create temporary tablespace TXSJ_TEMP   tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'   size 32m   autoextend on   next 32m maxsize 2048m   extent m
  • 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎 yangshangchuan javasuperword搜索引擎java8全文检索
    需要对249本软件著作实现句子级别全文检索，这些著作均为PDF文件，不使用现有的框架如lucene，自己实现的方法如下： 1、从PDF文件中提取文本，这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本，一个句子一行保存为文本文件。 2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件，这样，每一个句子就有一个唯一行号。 3、对每一行文本进行分词，建立倒排表，倒排表的格式为：词=包含该词的总行数N=行号
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他